

Исследование причин высокого показателя отказов у сайта audar-urist.ru
У одного из наших клиентских сайтов был обнаружен высокий отказов (bounce rate). Это важный поведенческий фактор ранжирования, поэтому мы решили провести исследование о причинах, чтобы выяснить их и исправить.
У одного из наших клиентских сайтов был обнаружен высокий отказов (bounce rate). Это важный поведенческий фактор ранжирования, поэтому мы решили провести исследование о причинах, чтобы выяснить их и исправить.
Нашими специалистами были выдвинуты 10 гипотез, часть из которых были опровергнуты, а часть оказались верными:
Гипотеза 1
На страницы услуг нужно добавить цены, причем цены должны быть хорошо видны, а не спрятаны в тексте. Думаю, что пользователь, переходящий на страницу услуги хочет узнать подробности услуги и цену услуги.
Задача: добавить цены и посмотреть изменение bounce rate на страницах, на которых мы добавили цены
Вывод: можно будет сделать после реализации изменений.
Гипотеза 2
Возможно что-то вызвало резкое увеличение показателя отказов.
Задача: проверить показатель отказов за всю историю сайта.

Промежуточный вывод: первый год % был 60-70%, а потом поднялся до 90%.
Но низкий трафик делал выборку нерепрезентативной, к примеру когда сайт только открылся, то сторонние посетители заходили на сайт меньше, чем сотрудники компании и разработчики.
Смотрим трафик - так и есть:

Вывод: нужно анализировать данные с момента когда посещаемость превысила 3000 в месяц, а именно начиная с апреля 2013.
Посещения + отказы начиная с апреля 2013 (график отказов - светло синий, посещаемость - темно синий):

Общий вывод: гипотеза не верна.
Гипотеза 3
Возможно высокий показатель отказов создает какой-то конкретный источник трафика.
Смотрим:

Вывод: у органического поиска высокий отказ, но это и самый большой источник трафика. В любом случае, он сопоставим с отказами у прямого трафика, а значит дело не в источниках, а в самом сайте.
Гипотеза 4
Возможно высокий показатель отказов создает какая-то технология, к примеру сайт неправильно отображается в каком-то браузере или плохо выглядит при каком-то разрешении экрана.
Проверям. Дело не в браузере:

Операционная система не влияет на отказы:

Разрешение экрана тоже не влияет:

На всех устройствах отказ одинаково высокий:

Вывод: гипотеза не верна, технологии не при чем, дело в содержании сайта.
Гипотеза 5
Возможно люди приходят на сайт за какой-то конкретной информацией и прочитав ее на одной странице уходят, т.е. отказ засчитывается, но при этом посетитель получил то, что ему нужно и остался доволен. Т.е. высокий отказ для нашего типа контента это нормально и хорошо.
В подтверждение этой теории говорит то, что высокий отказ даже у вернувшихся посетителей (88%):

А так же то, что прямой трафик на внутренние страницы создает относительно высокие отказы (а на главной страница – наоборот):

Задача: собрать топ конкурентов и проверить показатель отказов у тех, у кого открыта статистика Liveinternet. Вот итоговое сравнение:
ХостВидимостьПросмотров на посетителяaudar-urist.ru653.651.29111.ru199.33.4ipinform.ru137.21.6kadrovik-praktik.ru129.61.9hr-portal.ru125.51.7energovopros.ru119.51.7garant.ru97.12.2
У audar-urist.ru глубина просмотров на 42% хуже, чем в среднем у конкурентов. Но анализируемые сайты настолько большие и разносторонние, что лишь малый их кластер соответвует нашей тематике, а значит данные нерепрезентативны.
Вывод: невозможно точно проверить эту гипотезу.
Гипотеза 6
Возможно высокий показатель отказов генерируют какие-то конкретные целевые страницы или группы.
Задача: проанализироваьть страницы с низким и высоким отказом.
Берем сто страниц по посещаемости и сортируем по отказам, видим страницы с низким показателем:

Выводы: как видно низкий отказ у разделов сайта, очевидно, потому что пользователю с раздела есть куда перейти глубже, а вот у страниц третьего уровня (заключительного) отказ в среднем высокий.
Но у некоторых из них отказ низкий, поэтому мы сравнили пять лучших и пять худших и сделали следующие выводы:
- Влияет плохое форматирование (излишние выделение жирным целые абзацы)
- Средняя длина заголовка: у лучших 27 символов, а у худших 102. Заголовок напрямую влияет и на длину <title>, а это один из коммерческих факторов ранжирования по новой формуле Яндекса
- У лучших присутствуют теги <h2>, у худших нет
- У лучшей десятки количество слов на странице в среднем 700, у худшей десятки 1700
- Количество ссылок на другие страницы - у лучших в среднем 20 ссылок, у худших 15. Если посмотреть, то у лучших страниц присутствуют блоки “Другие материалы по теме” и “Статьи по теме”, то есть пользователю есть куда пойти со страницы в глубь сайта, а у худших – нет (15 ссылок – это все сквозные ссылки сайта, а именно элементы верхнего и нижнего меню)
Задача: решить все описанные выше проблемы и проанализировать показатели отказов.
Гипотеза 7
Высокий отказ генерируют страницы какого-то из разделов сайта. Задача: рассмотрим общий отказ для страниц третьего уровня каждого из популярных разделов:
- В среднем по сайту: 92%
- Раздел услуги: 75%
- Раздел новости: 86%
- Раздел консультации: 94%
- Раздел статьи: 94%
Вывод: высокий отказ генерируют два раздела. В ходе визуального просмотра было выявлено, что они имеют уже перечисленные недостатки - плохое форматирование и отсутствие блоков, направляющих пользователя вглубь сайта. А также отсутствуют изображения, иллюстрации и медиа контент, только сухой текст, что тоже может негативно влиять на заинтересованность пользователей.
Гипотеза 8
Низкая скорость загрузки страниц сайта. Google Analytics показывает, что сайт загружается в России в два раза дольше, чем в Украине:

Но при этом показатель отказов одинаковый:

С другой стороны, возможно у Украины такой высокий отказ из-за того, что сайт юридический и интересен только россиянам.
Вывод: нужно улучшить скорость загрузки страниц сайта и проанализировать результат.
Гипотеза 9
Возможно нецелевые пользователи генерируют высокий показатель отказов.
Задача: сравнить показатели целевой аудитории и всего сайта.
Географически целевая аудитория – это Москва:

Вывод: гипотеза не верна.
Гипотеза 10
Возможно какой-то контент сайта уже устарел, к примеру статьи с законами прошлых лет.
Задача: сравнить отказы у самых старых материалов сайта и новых (за последний месяц).
Делаем выгрузку из GA отчета по страницам раздела статьи с посещаемостью больше 10:

Потом сортируем статьи по дате и сравниваем отказы у 10 самых новых статей и 10 самых старых – в итоге показатель отказов практически не меняется из-за возраста.
Задача 2: посмотреть динамику изменения отказов у старых материалов сайта.
Находим старую и посещаемую статью и смотрим изменился ли показатель отказов этой страницы со временем, как видно на графике – нет:

Вывод: средний показатель отказов не зависит от возраста материала, гипотеза не верна.